【摘要】：針對基于層別數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)軋制模型自學習方法導致相鄰層別上自學習系數(shù)跳躍大、不連續(xù)等問題,提出"機理模型+特征點+擬插值+自學習"的軋制模型構建新機制,用多維空間連續(xù)曲面代替原來的層別,實現(xiàn)軋制模型結構的升級。構造用特征點表征的連續(xù)曲面,采用連續(xù)函數(shù)對空間中各個特征點上的自學習系數(shù)進行擬插值的方法,獲得光滑曲面方程。從相鄰層別不連續(xù)變?yōu)槎嗑S空間上連續(xù)可導,使模型自學習系數(shù)精確到空間任意點,對提升模型設定精度有質的突破。該模型自學習方法目前已成功應用于國內(nèi)某大型熱連軋機組變形抗力在線計算,實際生產(chǎn)應用表明,新方法上線后變形抗力與軋制力的預報精度顯著提高,帶鋼因厚度超差導致的預封鎖量減少了44%,滿足熱連軋帶鋼穩(wěn)定軋制的生產(chǎn)要求。
[Abstract]:In order to solve the problems of large jump and discontinuity of self-learning coefficient on adjacent layers caused by the traditional self-learning method of rolling model based on layer data, a new rolling model of "mechanism model feature point quasi-interpolation self-learning" is proposed, and the multi-dimensional spatial continuous surface is used instead of the original layer to upgrade the rolling model structure. The continuous surface represented by feature points is constructed, and the self-learning coefficients on each feature point in space are quasi-interpolation by continuous function, and the smooth surface equation is obtained. From the discontinuity of adjacent layers to the continuous derivation of multidimensional space, the self-learning coefficient of the model is accurate to any point in the space, and there is a qualitative breakthrough in the setting accuracy of the lifting model. At present, the model self-learning method has been successfully applied to the on-line calculation of deformation resistance of a large hot strip mill in China. The practical production application shows that the prediction accuracy of deformation resistance and rolling force after the new method is significantly improved, and the pre-sealing locking amount caused by the thickness difference of the strip is reduced by 44%, which meets the production requirements of stable hot strip rolling.
【作者單位】： 武漢科技大學信息科學與工程學院;武漢科技大學冶金自動化與檢測技術教育部工程研究中心;東北大學研究院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51774219) 湖北省教育廳科學技術研究資助項目(D20161103) 武漢市青年科技晨光計劃資助項目(2016070204010099) 東北大學軋制技術及連軋自動化國家重點實驗室開放課題基金資助項目(2017RALKFKT004)
【分類號】：TG335

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本文編號：2513645